메이커 스케치는 무엇인가요?

만들고 싶은 것을 한 문장으로 적으면 클릭되는 프로토타입 화면이 즉시 만들어집니다. 로그인 없이 1회 체험할 수 있고, 공유 링크도 바로 생성됩니다.

스케치와 스튜디오는 무엇이 다른가요?

스케치는 아이디어를 빠르게 눈으로 확인하는 가벼운 프로토타입이고, 스튜디오는 PRD·DB 스키마·API·마스터팩까지 설계해 실제로 동작하는 제품으로 빌드하는 단계입니다.

스케치에서 만든 화면을 이어서 만들 수 있나요?

네. 스케치에서 만든 화면은 버려지지 않습니다. 같은 세션을 그대로 메이커 스튜디오로 가져가 진짜 제품으로 이어 만들 수 있습니다.

프로그래밍을 몰라도 사용할 수 있나요?

네. 스케치는 코딩 지식 없이 한 문장만으로 화면을 만들 수 있고, 스튜디오도 대화만으로 설계도를 완성해 줍니다. 이후 원격 터미널에서 AI 도구가 작업을 수행합니다.

보안은 안전한가요?

브라우저와 에이전트 사이의 모든 터미널 데이터가 AES-256 종단간 암호화(E2E)로 보호됩니다. 서버 운영자조차 내용을 볼 수 없으며, 위험한 명령어는 3단계 보안가드가 자동으로 차단합니다.

무료로 어디까지 쓸 수 있나요?

스케치 체험과 스튜디오 설계·마스터팩·미리보기는 무료입니다. 레시피 광장·커뮤니티·업적도 무료이며, 설계 AI 사용량을 더 쓰거나 원격 터미널 등 Pro 기능은 구독으로 이용합니다.

사용자

2026-10-18

Claude Code Agent Harness 설치 및 기본 활용 가이드

GitHub 저장소 learn-claude-code의 설치 방법을 안내합니다. Bash 스크립트를 활용하여 Claude Code 에이전트 환경을 빠르게 구축하고 기본적인 Agent Loop를 실행하는 방법을 배울 수 있습니다. 출처: https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code

#claude code#agent harness#bash script#python

recipe.md

Claude Code Agent Harness란?

Claude Code Agent Harness는 "Bash is all you need"라는 철학 아래 개발된, 0부터 1까지 구축된 nano claude code와 유사한 에이전트 허네스입니다. 복잡한 설정 없이 Bash 스크립트만으로 Claude Code와 같은 에이전트 환경을 구축하고 실행할 수 있도록 돕습니다.

설치 및 실행 방법

이 가이드는 GitHub 저장소 shareAI-lab/learn-claude-code를 기반으로 하며, 메이커가 필요한 단계를 바로 적용할 수 있도록 구성되었습니다.

저장소 복제: 먼저 GitHub 저장소를 로컬 환경으로 복제합니다.
```
git clone https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code
```
프로젝트 디렉토리 이동: 복제된 저장소의 루트 디렉토리로 이동합니다.
```
cd learn-claude-code
```
의존성 설치: 프로젝트 실행에 필요한 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
```
pip install -r requirements.txt
```
API 키 설정: Claude API 키를 설정합니다. .env.example 파일을 .env 파일로 복사한 후, .env 파일 내 ANTHROPIC_API_KEY 부분을 본인의 API 키로 수정해야 합니다.
```
cp .env.example .env
# .env 파일을 열어 ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key 형식으로 수정하세요.
```
기본 에이전트 실행: 가장 기본적인 에이전트 루프를 실행하여 환경 설정을 확인합니다. 이 스크립트는 하나의 루프와 Bash 명령을 포함합니다.
```
python s01_agent_loop/code.py
```
고급 기능 탐색 (선택 사항):
- Context Compaction: 복잡한 컨텍스트 압축 기능을 탐색합니다.
```
python s08_context_compact/code.py
```
- Goal Loop: 명확하게 검증 가능한 목표가 달성될 때까지 계속 실행되는 에이전트 엔드포인트를 실행합니다.
```
python s17_goal_loop/code.py
```

활용 사례

상황 1: 에이전트가 코드 생성 후 바로 실행되지 않을 때

누가: 초보 메이커
무엇을 하려다 막혔나: 에이전트가 파이썬 코드를 생성했지만, 해당 코드가 자동으로 실행되지 않아 결과를 확인할 수 없음.
발췌의 어떤 단계: python s01_agent_loop/code.py를 사용하여 에이전트 루프를 실행하고, 에이전트가 자체적으로 생성한 코드를 실행하는 과정을 학습함.
끝나면 무엇이 달라지나: 에이전트가 생성한 코드가 Bash 환경에서 즉시 실행되는 것을 확인하고, 에이전트가 스스로 코드를 작성하고 테스트하는 기본적인 흐름을 이해하게 됨.

상황 2: 에이전트가 복잡한 작업을 수행하기 위한 컨텍스트 관리가 필요할 때

누가: 중급 개발자
무엇을 하려다 막혔나: 장기적인 작업을 수행하는 에이전트에게 필요한 컨텍스트 정보가 너무 많아져 성능이 저하됨.
발췌의 어떤 단계: python s08_context_compact/code.py 스크립트를 실행하여 컨텍스트 압축 기법을 학습하고 적용함.
끝나면 무엇이 달라지나: 에이전트가 더 적은 컨텍스트 정보로도 효율적으로 작업을 수행할 수 있게 되어, 복잡한 작업 처리 능력이 향상됨.